参考:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/inverted-index.html#inverted-index
Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构,它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表。
例如,假设我们有两个文档,每个文档的 content
域包含如下内容:
- The quick brown fox jumped over the lazy dog
- Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
为了创建倒排索引,我们首先将每个文档的 content
域拆分成单独的 词(我们称它为 词条
或 tokens
),创建一个包含所有不重复词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示:
Term Doc1 Doc_2
————————————-
Quick | | X
The | X |
brown | X | X
dog | X |
dogs | | X
fox | X |
foxes | | X
in | | X
jumped | X |
lazy | X | X
leap | | X
over | X | X
quick | X |
summer | | X
the | X |
————————————
现在,如果我们想搜索 quick brown
,我们只需要查找包含每个词条的文档:
Term Doc_1 Doc_2
————————————-
brown | X | X
quick | X |
————————————
Total | 2 | 1
两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单 相似性算法_ ,那么,我们可以说,对于我们查询的相关性来讲,第一个文档比第二个文档更佳。
但是,我们目前的倒排索引有一些问题:
Quick
和quick
以独立的词条出现,然而用户可能认为它们是相同的词。fox
和foxes
非常相似, 就像dog
和dogs
;他们有相同的词根。jumped
和leap
, 尽管没有相同的词根,但他们的意思很相近。他们是同义词。
使用前面的索引搜索 +Quick +fox
不会得到任何匹配文档。(记住,+
前缀表明这个词必须存在。)只有同时出现 Quick
和 fox
的文档才满足这个查询条件,但是第一个文档包含 quick fox
,第二个文档包含 Quick foxes
。
我们的用户可以合理的期望两个文档与查询匹配。我们可以做的更好。
如果我们将词条规范为标准模式,那么我们可以找到与用户搜索的词条不完全一致,但具有足够相关性的文档。例如:
Quick
可以小写化为quick
。foxes
可以 词干提取 —变为词根的格式— 为fox
。类似的,dogs
可以为提取为dog
。jumped
和leap
是同义词,可以索引为相同的单词jump
。
现在索引看上去像这样:
Term Doc1 Doc_2
————————————-
brown | X | X
dog | X | X
fox | X | X
in | | X
jump | X | X
lazy | X | X
over | X | X
quick | X | X
summer | | X
the | X | X
————————————
这还远远不够。我们搜索 +Quick +fox
仍然_ 会失败,因为在我们的索引中,已经没有 Quick
了。但是,如果我们对搜索的字符串使用与 content
域相同的标准化规则,会变成查询 +quick +fox
,这样两个文档都会匹配!